앤드류 응 교수 "AI의 인류 위협 주장은 과장...생성형AI, 또 다른 기회"

'서울대 데이터사이언스 대학원' 초청 강연 발표..."강화학습보단 지도학습이 중요"
"AGI 시대 수십년 걸릴 것…인류 실존 위협에 대응하는 중요한 도구로 활용해야"

[아이뉴스24 박진영 기자] "인공지능(AI)이 인류의 멸종 위험을 초래할 것이란 주장은 지나치게 과장됐다. AI는 범용 목적을 가진 가능성이 무궁무진한 기술이다. 생성형AI는 또 다른 기회를 만드는 도구가 될 수 있다."

앤드류 응 스탠퍼드대 교수는 20일 오전 서울대 데이터사이언스대학원 초청 강연에서 발표하고 있다. [사진=박진영 기자]

앤드류 응 미국 스탠퍼드대 교수는 20일 오전 서울대 데이터사이언스대학원의 '초거대 AI 모델·플랫폼 최적화 센터' 개소식 초청 강연에서 인류와 공존하는 AI 시대상을 이같이 진단했다.

응 교수는 "그간 10억명이 사용할 수 있는 하나의 소프트웨어를 통해 막대한 재정적 가치가 창출됐지만 이제는 이 방식이 더 이상 유효하지 않다"면서 "커스터마이징이 중요해졌는데 그런 측면에서 범용 기술인 AI의 가치는 더욱 빛을 발할 것"이라고 밝혔다. 로우·노코드 툴을 통해 코드를 직접 작성하지 않고 프롬프트나 데이터 제공만으로도 각자가 원하는 AI시스템을 만들 수 있다는 설명이다.

AI분야 세계 4대 석학으로 꼽히는 앤드류 응 교수는 2011년 구글의 AI 연구 조직인 구글브레인의 창립 멤버이자 세게 최대 온라인 공개수업(MOOC) 플랫폼 코세라(Coursera)를 공동 설립했다.

응 교수는 이 자리에서 머신러닝 방식 중 하나인 지도 학습이 중요해질 것이라는 점도 언급했다. 그는 "지도학습은 입력 a를 출력 b로 계산할 수 있는 기술로, 일례로 이메일을 입력했을 때 스탬프가 찍혔는지 여부를 알 수 있도록 하는 기술"이라면서 "대표적 머신러닝 방식인 강화학습은 데이터가 충분할 때 좋은 방식"이라고 언급했다.

강화학습이 지도학습에 비해 더 많은 연산과 데이터가 필요하다는 것이다. 대표적으로 챗GPT에 강화학습이 적용됐는데, 향후 지도학습을 통한 AI 기술·개발 연구가 중요해질 것이란 설명이다.

그러면서 AI가 인간의 모든 일을 할 수 있는 범용인공지능(AGI) 시대는 쉽게 오지 않을 것이라 주장했다.

응 교수는 "AGI는 아직 수십년이 남았다. AI는 점진적으로 발전할 것이고 AI가 하룻밤 사이 갑자기 초지능을 달성하는 시나리오는 현실적이지 않다"고 지적했다. 이어 "그보다는 AI가 이후의 팬데믹, 기후변화 등 인류의 실존적 위협에 대응할 수 있는 중요 도구로 활용되길 바란다"고 덧붙였다.

응 교수는 이날 오후 네이버, 카카오를 각각 방문한데 이어 21일 오후에는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)가 공동 주최하는 공개 강연에 참석한다.

앤드류 응 미국 스탠퍼드대 교수는 20일 오전 서울대 데이터사이언스대학원이 개최한 '초거대 AI 모델·플랫폼 최적화 센터' 개소식 관련 간담회에서 이야기하고 있다. [사진=박진영 기자]

한편, 이날 행사에서 이재진 센터장은 한국어 초거대AI 모델의 한계점으로 ▲한국어 학습 데이터 부족 ▲비효율적인 한국어 토크나이저 ▲엄격한 비식별화 도구 ▲데이터 신뢰성 등을 지적했다. 이 센터장은 "이러한 문제를 해결하기 위한 초거대AI 모델 기술 개발 전략이 필요하다"면서 "한국어와 영어에 기반을 둔 경량AI 모델과 학습을 위한 소프트웨어(SW)와 하드웨어(HW) 플랫폼을 개발할 필요가 있다"고 전했다.

/박진영 기자(sunlight@inews24.com)